Ferramentas prontas para acelerar o dia a dia do desenvolvedor + conteúdos que ensinam a integrar IA em sistemas reais: RAG, agentes, APIs, modelos locais e bancos vetoriais.
Foco em utilitários que aceleram o trabalho real: geração e refatoração de código, dados de teste e prompts testados. Use os padrões abaixo no ChatGPT, Claude, Cursor ou Copilot — ou adapte para o seu fluxo.
Motor local gera SQL (Postgres/MySQL) ou aggregation Mongo a partir de português. Prompt para casos complexos.
“Buscar os 10 usuários mais ativos que compraram nos últimos 30 dias, ordenados por total gasto”
Análise local de smells, score e riscos + prompt para explicação profunda. A IA devolve explicação linha a linha, riscos e comentários profissionais prontos para o repositório.
herança de sistemas antigos · onboarding · auditoria técnica
Motor local Python ⇄ JavaScript ⇄ TypeScript (regras + heurísticas no browser). Para outras linguagens ou código complexo, gera prompt estruturado pronto para LLM.
def → function · class · tipos · loops · async · gaps
Cole o git diff. Heurísticas locais analisam arquivos, keywords e adições/remoções e sugerem Conventional Commits no browser — sem enviar código para a nuvem.
feat(auth): add refresh token rotation
Geradores locais por domínio (vet, e-commerce, SaaS, homelab) produzem JSON realista com IDs, datas e relações coerentes — sem API. Domínios custom via prompt.
“Clínica veterinária com histórico de consultas, pets e tutores”
Biblioteca de prompts testados para ChatGPT, Claude e Copilot, focados em engenharia de software: segurança, testes, arquitetura e revisão.
brechas de segurança · testes unitários · design de API · code review
Escolha uma direção conforme o problema que você quer resolver. Comece pequeno, meça o resultado e só depois adicione complexidade.
Modelos, contexto, instruções, avaliação e limites. Escreva prompts que produzem resultados repetíveis e auditáveis.
Conecte OpenAI, Claude ou Gemini a Python, Node, FastAPI, webhooks e fluxos de negócio com logs e tratamento de erros.
Sistemas que consultam documentos da empresa, usam ferramentas e mantêm rastreabilidade — sem virar caixa-preta.
Rode Llama, Mistral e outros modelos com Ollama. Privacidade total, GPU, observabilidade e custo sob controle.
Integração de APIs, RAG, frameworks de agentes, prompt engineering e bancos vetoriais — os artigos completos ficam no blog, filtrados por IA.
ver todos os artigos de IA no blog →Padrões testados para engenharia de software. O prompt é só uma parte do sistema: contexto, dados, ferramentas e avaliação importam tanto quanto a frase enviada ao modelo. Clique em copiar e cole no seu assistente favorito.
Você é um extrator de dados.
Receba o texto abaixo e retorne JSON válido
seguindo exatamente este schema: {schema}.
Se um campo não existir, use null.
Não invente valores.Revise este código como um engenheiro sênior.
Liste bugs prováveis, riscos de segurança,
casos de borda e testes ausentes.
Separe problemas críticos de sugestões.Compare as opções usando apenas as evidências
fornecidas. Explicite premissas, incertezas,
trade-offs e o que precisaria ser validado
antes de tomar a decisão.Gere testes unitários para o código abaixo.
Cubra casos felizes, edge cases e falhas
esperadas. Use o framework indicado.
Não altere o código de produção.Analise este trecho em busca de
vulnerabilidades (OWASP Top 10).
Para cada achado: severidade, impacto
e correção concreta com exemplo.Projete endpoints REST (ou GraphQL)
para o domínio descrito. Inclua
contratos, status codes, erros e
considerações de versionamento.Recebe alertas, consulta runbooks, resume incidentes e sugere próximos passos com aprovação humana.
Stack: Python · FastAPI · Slack/Discord · banco de eventosIngere CSVs e planilhas, valida qualidade, gera indicadores e explica variações em linguagem natural.
Stack: pandas · DuckDB · FastAPI · gráficosIndexa documentação técnica, responde com citações e informa quando não encontrou evidência suficiente.
Stack: embeddings · pgvector · API de modeloClassifica contatos, extrai contexto, sugere prioridade e encaminha cada pedido para o fluxo certo.
Stack: webhooks · JSON schema · fila · auditoriaValide, normalize e classifique a solicitação.
Busque apenas documentos relevantes e autorizados.
Use schema, limites e instruções versionadas.
Valide saída, registre evidências e peça aprovação quando necessário.
A seção cresce com conteúdo que ensina e demonstra trabalho real — sem prometer mágica. Ferramentas interativas e tutoriais aprofundados entram conforme a demanda.
6 ferramentas com motor local (conversor, commit, mock, SQL, legado, checklist) + histórico no browser + prompts LLM.
Estudos de caso e benchmarks de custo/qualidade por modelo.
Laboratório de agentes com Docker e demos adicionais.
Novos prompts no laboratório e melhorias nas demos.
Últimos resultados salvos neste browser (localStorage). Nada é enviado à nuvem até você usar “salvar na conta”.